[Data Science] Model Save & Load

Model Save & Load

이번시간에는 학습한 모델을 저장하고 불러와서 이용해보도록 하겠습니다. 지난시간에는 전의학습을 통해서 모델을 사용하는방법을 배웠다면 이번시간에는 중간에 종료된 모델을 다시 이어서 사용해보도록 하겠습니다.

Model Save

모델을 저장하는 방법에는 여러가지가 있지만 이번에는 keras의 model.save를 통해서 저장을 해보도록 하겠습니다.

model.save('경로/파일명.h5')    

먼저 학습을 진행하고 상기 명령어를 통하여 모델을 저장하면 h5 확장자의 파일이 지정된 경로에 저장됩니다.

Model Load

그렇다면 저장된 모델을 불러와 보도록 하겠습니다. 사용할 모델을 그대로 사용하시려면 불러온 모델에 변수를 할당하고 compile과 fit을 통하여 학습을 진행하시면 됩니다.

# Model Load
model = tf.keras.models.load_model('./Contest_model/contest_vgg.h5')

# Training
model.compile(optimizer=RMSprop(learning_rate=1e-4),
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

epochs = 30
history = model.fit_generator(
    trainGen, 
    epochs=epochs,
    steps_per_epoch=100, 
    validation_data=validationGen,
    validation_steps=100,
    verbose=1